Graficación en ggplot2 y quarto

Introducción

Este documento presenta un conjutno de visualizaciones de datos elaborados con paquetes de lenguaje R como ggplot2, plotly y DT.

Carga de bibliotecas

library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(ggplot2)
library(gapminder)
library(palmerpenguins)
library(ggthemes)
library(hrbrthemes)

Carga de datos

mpg

Código

# Tabla de datos de mpg
mpg |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Diamonds

Código

# Tabla de datos de diamonds
diamonds |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

gapminder

Código

# Tabla de datos de gapminder
gapminder |>
  filter(year == 2007) |> # filtro para el año 2007
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Casos de COVID-19 en Costa Rica

Código

# Carga del archivo CSV de entrada en un dataframe
# con la función read_delim() de readr
covid_general <-
  read_delim(
    file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/ministerio-salud/covid/05_30_22_CSV_GENERAL.csv",
    col_select = c(
      "FECHA",
      "positivos",
      "activos",
      "RECUPERADOS",
      "fallecidos",
      "nue_posi",
      "nue_falleci",
      "salon",
      "UCI"
    )
  )

# Cambio de nombre de columnas
covid_general <-
  covid_general |>
  rename(
    fecha = FECHA,
    recuperados = RECUPERADOS,
    nuevos_positivos = nue_posi,
    nuevos_fallecidos = nue_falleci,
    uci = UCI
  )

# Cambio de tipo de datos de la columna fecha, de str a date
covid_general <-
  covid_general |>
  mutate(fecha = as.Date(fecha, format = "%d/%m/%Y"))

# Despliegue de datos
covid_general |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 25,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Delitos

Código

# Carga de datos
delitos_2022 <-
  read_delim(
    file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/oij/estadisticas-policiales/estadisticaspoliciales2022.csv"
  )

# Tabla de datos
delitos_2022 |>
  datatable(
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    )
  )

Opciones básicas de ggplot2

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
ggplot(data = mpg) + 
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))

Opciones con pipes

Código

# Forma básica
ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy))

Código

#Forma con pipes
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy))+
  geom_point()

Variables adicionales (color)

Código

"Color"

[1] "Color"

Código

# Class - color
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = class))+
  geom_point()

Código

"Forma"

[1] "Forma"

Código

# Class - shape
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, shape = class))+
  geom_point()

Código

"Color y forma"

[1] "Color y forma"

Código

# Class - shape & color
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, shape = class, color = class))+
  geom_point()

Código

"Dispersión"

[1] "Dispersión"

Código

# con tamaño de puntos correspondiente a la cilindrada
mpg |>
  ggplot(aes(x = hwy, y = cty, size = displ)) +
  geom_point()

Opciones básicas de ggplot2 (2) 15 de mayo 2023

De acuerdo con la “Gramática de los gráficos”, todo gráfico estadístico tiene 3 componentes: 1. Datos (dataframe). 2. Mapeos de las columnas del dataframe a las propiedades visuales del gráfico (x, y, color, forma, etc.). 3. Una o varias capas con geometrías (geom_point(), geom_bar(), geom_box()).

Código

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point()

Cargue el conjunto de datos de penguins y genere un gráfico de dispersión que muestre la relación: peso vs longitud de la aleta en Penguins

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm)) +
  geom_point()

Cargue el conjunto de datos de penguins y genere un gráfico de dispersión que muestre la relación: peso vs longitud de la aleta y coloree los puntos según la especie en Penguins y agregue una línea de tendencia

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = sex)) +
  geom_point()

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, shape)) +
  geom_point()

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = species)) +
  geom_point()+
  geom_smooth(method = "lm")

Paneles

Código

penguins |>
  ggplot(aes(x = body_mass_g, y = flipper_length_mm, color = species)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ species)

Cargue el conjunto de datos de mpg y genere un gráfico de dispersión que muestre la relación: hwy y displ

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
# con formas y colores correspondientes al tipo de automóvil
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, shape = drv, color = class)) +
  geom_point() +
  scale_shape_manual(values = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6)) +
  scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green", "purple", "orange", "brown", "pink"))

Capas adicionales

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista con formas y colores correspondientes al tipo de automóvil

mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = class)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista y paneles por tipo de automóvil

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
# + paneles por tipo de automóvil
#| label: grafico-dispersion-cilindrada-millas
#| warning: false
#| message: false
#| code-fold: true
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ class, nrow = 2)

Genere gráficos de dispersión para cada continente que muestren la relación entre el PIB per cápita (x) y la esperanza de vida (y) para el año 2007

Código

gapminder|>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = continent)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita y esperanza de vida en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Esperanza de vida")+
  facet_wrap(~ continent, nrow = 5, ncol = 2)

Código

gapminder|>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita y esperanza de vida en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Esperanza de vida")+
  facet_wrap(~ continent)+
  geom_smooth()

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
# coloreado por tipo de tracción
# + curva de tendencia
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth()

Código

# Gráfico de dispersión de cilindrada vs millas por galón en autopista
# coloreado por tipo de tracción con título, subtítulo, etiquetas y estilo de ggthemes
mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008", 
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_economist() # estilo de ggthemes

Código

# Gráfico de dispersión de peso vs precio de diamantes
# coloreado por claridad
diamonds |>
  ggplot(aes(x = carat, y = price, color = clarity)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Peso vs precio de diamantes") +
  xlab("Peso (quilates)") +
  ylab("Precio ($ EE.UU.)") +
  labs(color = "Claridad\n(I1=peor IF=mejor)") +
  scale_color_viridis_d (option = "turbo") +
  theme_ipsum() # estilo de hrbrthemes

Plotly- 16 de mayo

Gráfico plotly cilindrada vs rendimiento en autopista (página del curso)

Código

# Gráfico ggplot2
grafico_ggplot2 <-
  mpg |>
  ggplot(aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
  geom_point(aes(
    # datos que se muestran al colocar el ratón sobre un punto
    text = paste0(
      "Modelo: ", manufacturer, " ", model, " ", year, "\n",
      "Cilindrada: ", displ, " l", "\n",
      "Rendimiento en autopista: ", hwy, " mpg", "\n",
      "Tipo de tracción: ", drv, "\n",
      "Tipo de transmisión: ", trans, "\n"
    )
  )) +
  geom_smooth() +
  ggtitle("Cilindrada vs rendimiento en autopista") +
  xlab("Cilindrada (l)") +
  ylab("Rendimiento en autopista (mpg)") +
  labs(subtitle = "Datos de 38 modelos de automóviles de años entre 1999 y 2008",
       caption = "Fuente: United States Environmental Protection Agency (EPA)",
       color = "Tipo de tracción") +
  theme_ipsum()

# Gráfico plotly
ggplotly(grafico_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es') # para mostrar los controles en español

Histograma

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
histograma_ggplot2 <- 
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      )
    ), 
    bins = 10
  ) + 
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Frecuencia") +
  labs(subtitle = "Datos de 14o países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      ),
      y = after_stat(density) # argumento necesario para crear la curva KDE
    ),
    bins = 10
  ) +
  geom_density() +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_comma()) + # para formatear el eje y en notación decimal
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Densidad") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Código

# Histograma ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "Continente: ", after_stat(fill), "\n",
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      ),      
      y = after_stat(density)
    ),    
    bins = 10
  ) +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Densidad") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países",
       caption = "Fuente: Gapminder.org",
       fill = "Continente") +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Código

# Histogramas ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
histograma_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_histogram(
    aes(
      text = paste0(
        "PIB per cápita (valor medio del rango): $", round(after_stat(x), 2), "\n",
        "Frecuencia: ", after_stat(count)
      )
    ),
    bins = 10
  ) +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Frecuencia") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países",
       caption = "Fuente: Gapminder.org",
       fill = "Continente") +
  facet_wrap(~ continent, nrow = 2) +
  theme_economist()

# Histograma plotly
ggplotly(histograma_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráficos de caja

Código

# Gráfico de caja ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007
grafico_caja_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(y = gdpPercap)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007") +
  ylab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de caja plotly
ggplotly(grafico_caja_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

Código

# Gráfico de caja ggplot2 de distribución del PIB per cápita en 2007 por continente
grafico_caja_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = continent, y = gdpPercap, fill = continent)) +
  geom_boxplot() +
  ggtitle("Distribución del PIB per cápita en 2007 por continente") +
  ylab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  labs(subtitle = "Datos de 140 países", caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de caja plotly
ggplotly(grafico_caja_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

Gráficos de barra

Gráfico de barras con conteo de países por continente para el año 2007

Código

# Gráfico de barras con conteo de países por continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq(continent), fill = continent)) +
  geom_bar(
    aes(
      text = paste0(
        "Cantidad de países: ", after_stat(count)
      )
    ),    
  ) +
  ggtitle("Cantidad de países por continente") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Cantidad de países") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Gráfico de barras con conteo de diamantes por corte

Código

# Gráfico de barras con conteo de diamantes por corte
grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = fct_rev(cut), fill = cut)) +
  geom_bar(
    aes(
      text = paste0(
        "Cantidad de diamantes: ", after_stat(count)
      )
    )
  ) +
  ggtitle("Cantidad de diamantes por corte") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Cantidad de diamantes") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Práctica: gráfico de barras para la cantidad de carros por clase (suv, pickup, etc) en el conjunto de datos mpg

Código

# Gráfico de barras con conteo de diamantes por corte
mpg |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq (class), fill = class)) +
  geom_bar()

Código

gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = continent, y = lifeExp)) +
  geom_bar(
    stat = "summary",
    fun.y = "mean"
  )

Código

# Gráfico de barras con promedio de esperanza de vida
# para cada continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq(continent), y = lifeExp)) +
  geom_bar(
    stat = "summary", 
    fun.y = "mean",
    aes(
      text = paste0(
        "Promedio de esperanza de vida: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )
  ) +
  ggtitle("Promedio de esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Promedio de esperanza de vida") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Código

# Gráfico de barras con población de países 
# de América para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
gapminder |>
  filter(year == 2007 & continent == "Americas") |>
  ggplot(aes(x = reorder(country, pop), y = pop/1000000)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "País: ", country, "\n",
        "Población (millones de habitantes): ", round(pop/1000000, 2)
      )
    )
  ) +
  coord_flip() + # para mostrar barras horizontales
  ggtitle("Población de países de América en 2007") +
  xlab("País") +
  ylab("Población (millones de habitantes)") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |> 
  config(locale = 'es')

Código

# Gráfico de barras con promedio de esperanza de vida
# para cada continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = fct_infreq(continent), y = lifeExp)) +
  geom_bar(
    stat = "summary", 
    fun.y = "mean",
    aes(
      text = paste0(
        "Promedio de esperanza de vida: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )
  ) +
  ggtitle("Promedio de esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Promedio de esperanza de vida") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Código

# Cálculo del promedio de esperanza de vida por continente
gapminder_mean_lifeExp_continent <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  group_by(continent) |>
  summarize(lifeExp_mean = mean(lifeExp))

# Despliegue por orden descendente del promedio de esperanza de vida
gapminder_mean_lifeExp_continent |>
  arrange(desc(lifeExp_mean))

# A tibble: 5 × 2
  continent lifeExp_mean
  <fct>            <dbl>
1 Oceania           80.7
2 Europe            77.6
3 Americas          73.6
4 Asia              70.7
5 Africa            54.8

Código

# Gráfico de barras con promedio de esperanza de vida
# para cada continente para el año 2007
grafico_barras_ggplot2 <-
  gapminder_mean_lifeExp_continent |>
  ggplot(aes(x = reorder(continent,-lifeExp_mean), y = lifeExp_mean)) +
  geom_col(
    aes(
      text = paste0(
        "Promedio de esperanza de vida: ", round(after_stat(y), 2)
      )
    )    
  ) +
  ggtitle("Promedio de esperanza de vida por continente en 2007") +
  xlab("Continente") +
  ylab("Promedio de esperanza de vida") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Código

gapminder |>
  filter(year == 2007 & continent == "Americas") |>
  ggplot(aes(x = reorder(country, pop), y = pop/ 1000000)) +
  geom_col() +
  coord_flip()

Plotly- 22 de mayo

Barras apiladas

Código

# Gráfico de barras apiladas por tipo de corte y claridad 
grafico_barras_ggplot2 <-
diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Cantidad de diamantes por corte y claridad") +
  xlab("Corte") +
  ylab("Cantidad de diamantes") +
  labs(fill = "Claridad") +
  theme_minimal()

# Gráfico de barras plotly
ggplotly(grafico_barras_ggplot2) |> 
  config(locale = 'es')

Código

diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "fill")

Código

diamonds |>
  ggplot(aes(x = cut, fill = clarity)) +
  geom_bar(position = "dodge")

Gráficos de dispersión

Código

# Gráfico de dispersión PIB per cápita vs esperanza de vida en 2007
# + línea de tendencia
grafico_dispersion_ggplot2 <-
  gapminder |>
  filter(year == 2007) |>
  ggplot(aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point(aes(
    text = paste0(
      "País: ", country, "\n",
      "PIB per cápita: $", round(gdpPercap, 2), "\n",
      "Esperanza de vida: ", round(lifeExp, 2), " años"
    )
  )) +
  geom_smooth(method = "lm") +
  ggtitle("PIB per cápita vs esperanza de vida en 2007") +
  xlab("PIB per cápita ($ EE.UU.)") +
  ylab("Esperanza de vida (años)") +
  labs(caption = "Fuente: Gapminder.org") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_dispersion_ggplot2, tooltip = "text") |>
  config(locale = 'es')

Gráficos de líneas

Código

# Gráfico de líneas con la evolución de los casos de COVID
grafico_lineas_ggplot2 <-
  covid_general |>
  ggplot(aes(x = fecha, y = value, color = variable)) +
  geom_line(aes(y = positivos, color = "Positivos")) +
  geom_line(aes(y = recuperados, color = "Recuperados")) +
  geom_line(aes(y = activos, color = "Activos")) +
  geom_line(aes(y = fallecidos, color = "Fallecidos")) +
  scale_color_manual( # colores
    "",
    values = c(
      "Positivos" = "blue",
      "Recuperados" = "green",
      "Activos" = "red",
      "Fallecidos" = "black"
    )
  ) +
  ggtitle("Casos acumulados de COVID en Costa Rica al 2022-05-30") +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Casos") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_lineas_ggplot2) |>
  config(locale = 'es')

Elabore un gráfico de líneas que muestre la evolución en el tiempo de los casos de COVID hospitalizados en salón y en UCI

Código

# Gráfico de líneas con la evolución de los casos de COVID
grafico_lineas_ggplot2 <-
  covid_general |>
  ggplot(aes(x = fecha, y = value, color = variable)) +
  geom_line(aes(y = salon, color = "salon")) +
  geom_line(aes(y = uci, color = "uci"))  +
  scale_color_manual( # colores
    "",
    values = c(
      "salon" = "blue",
      "uci" = "red"
    )
  ) +
  ggtitle("Evolución en el tiempo de los casos de COVID hospitalizados en salón y en UCI") +
  xlab("Fecha") +
  ylab("Casos") +
  theme_economist()  

# Gráfico de dispersión plotly
ggplotly(grafico_lineas_ggplot2) |>
  config(locale = 'es')

Gráficos de pastel

Código

# Crear tabla de frecuencias
tabla_frecuencias_delitos_2022_provincias <- table(delitos_2022$Provincia)

# Convertir la tabla en un data frame
delitos_2022_provincias <- as.data.frame(tabla_frecuencias_delitos_2022_provincias)

# Cambiar nombres de columnas del data frame
delitos_2022_provincias <-
  delitos_2022_provincias |>
  rename(Provincia = Var1, Frecuencia = Freq)

# Calcular porcentajes por provincia
delitos_2022_provincias$Porcentaje <-
  100 * delitos_2022_provincias$Frecuencia / sum(delitos_2022_provincias$Frecuencia)

# Crear gráfico de pastel utilizando ggplot2
grafico_pastel_ggplot2 <-
  delitos_2022_provincias |>
  ggplot(aes(x = "", y = Porcentaje, fill = Provincia)) +
  geom_bar(stat = "identity", width = 1) +
  coord_polar("y", start = 0) +
  theme_void() +
  labs(title = "Porcentaje de delitos cometidos en 2022 por provincia",
    subtitle = "Fuente: OIJ") +
  scale_fill_discrete(name = "Provincia") +
  geom_text(
    aes(label = paste0(round(Porcentaje, 1), "%")),
    position = position_stack(vjust = 0.5),
    color = "white",
    size = 4
  ) 

# Despliegue del gráfico
grafico_pastel_ggplot2